R语言动态图可视化：如何、创建具有精美动画的图

原文链接：http://tecdat.cn/?p=8003

演示数据集

library(gapminder)
head(gapminder)## # A tibble: 6 x 6
## country continent year lifeExp pop gdpPercap
## <fct> <fct> <int> <dbl> <int> <dbl>
## 1 Afghanistan Asia 1952 28.8 8425333 779.
## 2 Afghanistan Asia 1957 30.3 9240934 821.
## 3 Afghanistan Asia 1962 32.0 10267083 853.
## 4 Afghanistan Asia 1967 34.0 11537966 836.
## 5 Afghanistan Asia 1972 36.1 13079460 740.
## 6 Afghanistan Asia 1977 38.4 14880372 786.`


静态图

p <- ggplot(
gapminder,
aes(x = gdpPercap, y=lifeExp, size = pop, colour = country)
) +
geom_point(show.legend = FALSE, alpha = 0.7) +
scale_color_viridis_d() +
scale_size(range = c(2, 12)) +
scale_x_log10() +
labs(x = "GDP per capita", y = "Life expectancy")
p

-

基本

状态之间的过渡长度将设置为与它们之间的实际时间差相对应。

标签变量：frame_time。给出当前帧所对应的时间。

创建面板：

让视图跟随数据在每帧中变化

逐步衰减

显示原始数据作为背景

您可以根据需要显示过去和/或将来的原始数据并设置其样式。

-

静态图

p <- ggplot(
airquality,
aes(Day, Temp, group = Month, color = factor(Month))
) +
geom_line() +
scale_color_viridis_d() +
labs(x = "Day of Month", y = "Temperature") +
theme(legend.position = "top")
p

让数据逐渐出现

• 按天显示（x轴）

在数据的几个不同阶段之间进行转换

数据准备：

library(dplyr)
mean.temp <- airquality %>%
group_by(Month) %>%
summarise(Temp = mean(Temp))
mean.temp## # A tibble: 5 x 2
## Month Temp
## <int> <dbl>
## 1 5 65.5
## 2 6 79.1
## 3 7 83.9
## 4 8 84.0
## 5 9 76.9`


创建平均温度的条形图：

p <- ggplot(mean.temp, aes(Month, Temp, fill = Temp)) +
geom_col() +
scale_fill_distiller(palette = "Reds", direction = 1) +
theme_minimal() +
theme(
panel.grid = element_blank(),
panel.grid.major.y = element_line(color = "white"),
panel.ontop = TRUE
)
p

• transition_states（）：

• enter_grow（）+ enter_fade（）

保存动画

如果需要保存动画以备后用，可以使用该anim_save()功能。

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